package com.wangjie.doublepointer;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * @author jieshao
 * @date 2022/4/19 14:46
 *
 * 76. 最小覆盖子串(滑动窗口算法)
 */
public class SlideWindow {
    /**
     * 当某个字符在 window 的数量满足了 need 的需要，就要更新 valid，表示有一个字符已经满足要求。而且，两次对窗口内数据的更新操作是完全对称的。
     * 当 valid == need.size() 时，说明 t 中所有字符已经被覆盖，已经得到一个可行的覆盖子串，现在应该开始收缩窗口了，以便得到最小覆盖子串。
     * 当移动 left 收缩窗口时，窗口内的字符都是可行解，所以应该在收缩窗口的阶段进行最小覆盖子串的更新，以便从可行解中找到最优解。
     *
     * @param s
     * @param t
     * @return
     */
    public String minWindow(String s, String t) {
        // t 中字符的出现次数
        Map<Character, Integer> need = new HashMap<>();
        // 窗口中相应字符的出现次数
        Map<Character, Integer> window = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < t.length(); i++) {
            need.put(t.charAt(i), need.getOrDefault(t.charAt(i), 0) + 1);
        }
        // 窗口左端
        int left = 0;
        // 窗口右端
        int right = 0;
        // 窗口中满足 need 条件的字符个数
        int valid = 0;
        // 记录最小覆盖子串的起始索引
        int start = 0;
        // 记录最小覆盖子串的长度
        int len = Integer.MAX_VALUE;
        while (right < s.length()) {
            // c 是将移入窗口的字符
            char c = s.charAt(right);
            // 右移窗口
            right++;
            // 进行窗口内数据的一系列更新
            if (need.containsKey(c)) {
                window.put(c, window.getOrDefault(c, 0) + 1);
                if (window.get(c).equals(need.get(c))) {
                    valid++;
                }
            }
            // 判断左侧窗口是否需要收缩
            while (valid == need.size()) {
                // 在这里更新最小覆盖子串
                if (right - left < len) {
                    start = left;
                    len = right - left;
                }
                // d 是将移出窗口的字符
                char d = s.charAt(left);
                // 左移窗口
                left++;
                // 进行窗口内数据的一系列更新
                if (need.containsKey(d)) {
                    if (window.get(d).equals(need.get(d))) {
                        valid--;
                    }
                    window.put(d, window.getOrDefault(d, 0) - 1);
                }
            }
        }

        // 返回最小覆盖子串
        return len == Integer.MAX_VALUE ? "" : s.substring(start, start + len);
    }

    /**
     * 滑动窗口算法框架
     *
     * @param s
     * @param t
     */
    public void codeFrame(String s, String t) {
        // t 中字符的出现次数
        Map<Character, Integer> need = new HashMap<>();
        // 窗口中相应字符的出现次数
        Map<Character, Integer> window = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < t.length(); i++) {
            need.put(t.charAt(i), need.getOrDefault(t.charAt(i), 0) + 1);
        }
        // 窗口左端
        int left = 0;
        // 窗口右端
        int right = 0;
        // 窗口中满足 need 条件的字符个数
        int valid = 0;
        while (right < s.length()) {
            // c 是将移入窗口的字符
            char c = s.charAt(right);
            // 右移窗口
            right++;
            // 进行窗口内数据的一系列更新

            // 填充代码

            // debug 输出的位置
            System.out.println("left = " + left + " right = " + right);

            // 判断左侧窗口是否需要收缩
            while (valid == need.size()) {
                // d 是将移出窗口的字符
                char d = s.charAt(left);
                // 左移窗口
                left++;
                // 进行窗口内数据的一系列更新

                // 填充代码
            }
        }
    }
}